A / B Testi - Nasıl Çalışır
Daha yüksek bir dönüşüm oranı sağlayan sürümü belirlemek için ziyaretçinin eylemlerini istatistik ve analiz kullanarak izleyebilirsiniz. A / B Testi sonuçları genellikle süslü olarak verilirmathematical and statistical termsama rakamların arkasındaki anlam aslında oldukça basit. A / B Testini kullanarak dönüşüm oranlarını kontrol edebileceğiniz iki önemli yöntem vardır -
- Verilerin Örneklenmesi
- Güvenilirlik aralığı
Bu iki yöntemi ayrıntılı olarak tartışalım.
Verilerin Örneklenmesi
Numune sayısı, gerçekleştirilen testlerin sayısına bağlıdır. Dönüşüm oranına örnek denir ve bu örneklerin toplanma sürecine örnekleme denir.
Misal
Diyelim ki A ve B olmak üzere iki ürününüz var, pazardaki talebine göre örnek veri toplamak istiyorsunuz. Birkaç kişiden ürün A ve B'den seçim yapmasını isteyebilir ve ardından onlardan bir ankete katılmalarını isteyebilirsiniz. Katılımcı sayısı arttıkça, birrealistic conversion rate.
Doğru örneklem büyüklüğünü belirlemek için kullanılabilecek çeşitli araçlar vardır. Böyle bir ücretsiz araç mevcut -
http://www.evanmiller.org
A / B Testinde Güven Aralıkları
Güven aralığı, birden fazla sayıda numunede ortalamadan sapmanın ölçümüdür. Yukarıdaki örnekte, insanların% 22'sinin A ürününü, ±% 2 güven aralığı ile tercih ettiğini varsayalım. Bu aralık, Ürün A'yı tercih eden kişilerin üst ve alt sınırını gösterir ve hata payı olarak da adlandırılır. Bu ortalama ankette en iyi sonuçlar için,the margin of error should be as small as possible.
Misal
Diyelim ki Ürün B'de küçük bir değişiklik ekledik ve ardından bu iki ürün üzerinde A / B Testi gerçekleştirdik. Güven aralığı ürün A ve B sırasıyla ±% 1 ile% 10 ve ±% 2 ile% 20'dir. Bu, küçük bir değişikliğin dönüşüm oranını artırdığını gösteriyor. Hata payını göz ardı edersek, test varyasyonu A için dönüşüm oranı% 10 ve test varyasyonu B için dönüşüm oranı% 20, yani test varyasyonunda% 10 artış.
Şimdi, farkı kontrol varyasyon oranına bölersek% 10 ÷% 10 =% 1.0 =% 100,% 100'lük bir gelişme gösterir. Dolayısıyla A / B Testinin matematiksel yöntemlere ve analize dayalı bir teknik olduğunu söyleyebiliriz. A / B önemini hesaplamak için kullanılabilecek çeşitli çevrimiçi araçlar vardır.
http://getdatadriven.com
